基于变换域和基于特征点的图像配准方法论文

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1、基于变换域和基于特征点的图像配准方法毕业论文目录摘要IIIAbstractV第一章绪论1第一节引言1第二节论文研究的意义1第三节图像拼接技术概述21.3.1图像拼接技术的发展历程21.3.2图像拼接技术的国内研究现状3第四节本文主要研究内容和组织结构31.4.1主要研究内容31.4.2论文组织结构4第二章图像拼接流程6第一节图像拼接的步骤6第二节主要拼接步骤简介7第三章图像预处理9第一节相机成像原理模型93.1.1摄像机垂直转动10第二节图像预处理的内容12第三节本章小结13第一节相位相关度法原理14第二节基于二幂子图像的FFT对齐算法154.2.1二幂子图像154.2.2二幂子图像的对齐1

2、6III第三节本章小结17第五章图像配准18第一节图像配准的定义及关键要素185.1.1图像配准的原理和图像变换185.1.2图像配准的步骤195.1.3图像配准的关键要素21第二节常用的配准方法分析235.2.1基于灰度信息的图像配准方法235.2.2基于变换域的图像配准方法245.2.3基于特征的图像配准方法245.2.4配准算法的优缺点分析24第三节基于变换域的图像配准方法265.3.1相位相关技术原理265.3.2傅里叶算法步骤27第四节基于特征的图像配准方法285.4.1算法流程285.4.2算法原理29第六节本章小结38第六章图像融合39第一节直接平均融合法39第二节多分辨率样条

3、技术融合法40第三节加权平均融合法40第四节合方法优缺点分析42第五节实验结果及分析43第六节本章小结45第七章图像拼接的实现与应用46第一节图像拼接的实现46第二节图像拼接的具体仿真过程48第三节图像拼接的应用51III第八章总结与展望52第一节总结52第二节展望53致谢54参考文献55附录58附录A实验程序58附录B英文翻译68III第一章绪论第一节引言图像拼接技术，即图像镶嵌技术（Mosaics）技术，是将一组有重叠的图像集拼接成为一幅大型的高分辨率图像。图像拼接的目的就是将一系列真实世界的图像拼接成一幅更宽视野的大型场景图像。图像拼接技术也是一种利用计算机表示真实世界的有效方法，通常

4、参与拼接的真实世界的序列图像有一定程度的重叠，采用图像拼接技术，可以剔除冗余信息，压缩图像存储信息，从而更加客观而形象有效地表示真实世界。高质量的拼接图像不但要求具有良好的视觉效果，而且还要尽可能的保持图像的光辉特征，即所谓的“无缝”，指图像几何和辐射的连续性。第二节论文研究的意义图像拼接（ImageMosaics）是一个日益流行的研究领域，近年来随着图像拼接技术的研究和发展，它使基于图像绘制（IBR）成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的研究焦点。而早期的图像拼接技术研究一直用于照相绘图学，主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。目前，图像拼接技术已经成为数字图像处理研究[1]的热

5、门方向之一，被广泛地应用在文物保护(古迹、古文字资料的拼接)、工业监控、刑事案件侦破、医学图像分析、摄影测量学、机器视觉、虚拟现实技术、超分辨率重构、军事地形图像生成等领域，有着实际的应用意义和研究价值。它的研究意义和价值主要表现在以下三个方面：(一)全景图和超宽视角图像的合成技术：将普通的图像或者视频的图像进行无缝拼接，从而得到超宽视角甚至360度的全景图，这样就可以使得用普通相机拍摄场面宏大的景物得以实现；105(二)碎片图像的组合技术：此方法主要的应用将医学和科研的显微碎片图像或者空间、海底探测得到的局部图像合成大幅的整体图像；(三)虚拟现实技术：图像拼接是虚拟现实领域里场景绘制(Im

6、age—basedRendering，IBR)方法中的一项基本技术，利用图像拼接技术可以生成全方位图像，用全景图表示实景可代替3D场景建模和绘制。除了上面讲述的比较常见的图像拼接的应用领域，图像拼接技术在其它领域的应用也比较广泛。如：图像的稳定和变化检测，图像分辨率的增强，视频处理，包括视频压缩和视频索引。第三节图像拼接技术概述1.3.1图像拼接技术的发展历程1975年，Kuglin和Hines提出了相位相关算法[2]，该方法具有场景无关性，能将纯二维平移的图像进行精确对齐。1982年Rosenfield[3]提出的交叉相关是最基本的基于灰度统计的图像配准方法。1987年，DeCastro和

7、Morandi等人使用傅立叶变换将具有旋转变换的图像做对齐处理，由此产生扩展相位相关法。1996年，Reddy和Chaterji改进了DeCastro的算法，基于快速傅立叶变换，利用极坐标和互功率谱，实现了具有平移、旋转和缩放变换的图像配准。相位相关法虽然计算简单精确，但要求待配准图像之间有较大的重叠比率，同时计算量和适用范围与图像的大小有很大的关系。因此，出现了基于图像几何特征的配准方法。同年，Richar